import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像，以灰度模式读取
image = cv2.imread('../photo2.jpeg', 0)

# 进行傅里叶变换
# 使用 cv2.dft 函数进行离散傅里叶变换，结果是一个复数数组
dft = cv2.dft(np.float32(image), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
# 将零频率分量移到频谱中心
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

# 计算幅度谱
# 幅度谱表示图像在频域中不同频率分量的强度
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))

# 创建一个低通滤波器
rows, cols = image.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
# 设定低通滤波器的半径
radius = 30
mask[crow - radius:crow + radius, ccol - radius:ccol + radius] = 1

# 应用低通滤波器
# 将频谱与滤波器相乘，过滤掉高频成分
fshift = dft_shift * mask

# 进行逆傅里叶变换
# 将频域信号转换回空间域
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1])

# 显示原始图像、幅度谱和滤波后的图像
plt.subplot(131), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(133), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
